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出版者:航空工业出版社出版

作者:沈丽丽

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2002-1-1

价格:19.80

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787801349538

丛书系列:

图书标签:

• Excel
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• 软件操作

《现代数据分析与可视化实战指南》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。本书旨在为希望系统掌握现代数据处理、分析和可视化技术的读者提供一本全面且实用的指南。它立足于当前主流的数据生态系统，覆盖了从数据获取、清洗、建模到最终报告和仪表盘构建的全流程。不同于传统软件操作手册，本书侧重于“方法论”与“实战应用”的结合，强调如何利用工具解决实际业务问题。 第一部分：数据素养与准备 第一章：数据思维与现代分析框架 本章首先构建读者对数据分析的基本认知。我们将探讨数据在商业决策中的角色，介绍描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析这四大分析层次。重点解析“提出正确问题”的重要性，并引入结构化思维，教授如何将一个复杂的业务问题拆解为可量化的数据分析任务。我们还将概述当今主流的数据分析流程（如CRISP-DM的简化版），为后续的学习奠定理论基础。 第二章：数据源获取与初步探索 现代数据往往分散在不同的系统中。本章将详细介绍常见的数据源类型，包括关系型数据库（如SQL Server、PostgreSQL的基础连接概念）、API数据接口的调用逻辑，以及非结构化数据（如日志文件、网络爬虫初步介绍）的处理起点。我们将重点教授如何使用现代数据脚本语言（如Python的`requests`库或特定API工具）高效、稳定地获取数据。在数据导入后，本章会引导读者进行初步的“数据快照”检查，识别数据类型错误、缺失值的大致分布以及记录的完整性，为清洗环节做准备。 第三章：数据清洗与预处理的艺术 原始数据是嘈杂的。本章是全书内容的核心之一，详细阐述了数据清洗的系统方法。内容涵盖： 1. 缺失值处理策略： 均值/中位数/众数插补、基于模型的预测性插补、以及直接删除的适用场景判断。 2. 异常值检测与平滑： 介绍箱线图（Box Plot）、Z-Score、IQR（四分位距）法则在检测异常值中的应用，并讨论如何区分真正的“离群点”和“关键事件点”。 3. 数据标准化与转换： 解释Min-Max归一化和Z-Score标准化在不同模型（特别是距离度量模型）中的必要性，并介绍对数转换在处理偏态数据中的作用。 4. 数据结构重塑： 掌握宽表到长表（`melt`/`pivot`）的转换技巧，这对于后续的时间序列分析和多变量对比至关重要。 第二部分：核心分析技术与建模 第四章：描述性统计的深度挖掘 本章超越了平均数和中位数的表面理解，深入探讨统计量的实际业务意义。重点解析： 1. 集中趋势与离散程度的对比： 如何利用偏度和峰度来理解数据的分布形态，以及这些形态如何影响报告的解读。 2. 交叉表（Pivot Table）的高级应用： 演示如何构建多层级的交叉分析，并计算条件百分比（Row %, Column %, Total %）以揭示隐藏的关系。 3. 相关性分析： 区分皮尔逊、斯皮尔曼和肯德尔相关系数的适用场景，并强调“相关性不等于因果性”的分析陷阱。 第五章：时间序列分析基础 时间是商业世界中最重要的维度之一。本章聚焦于如何处理和分析随时间变化的数据： 1. 时间序列的组织： 日期和时间字段的解析、重采样（Resampling，如将日数据聚合为周或月数据）。 2. 趋势、季节性和周期性的分解： 介绍加法模型和乘法模型，并使用滑动平均法（Moving Average）平滑数据以识别潜在趋势。 3. 基础预测模型： 引入朴素预测法和简单的指数平滑法（如Holt-Winters方法），用于短期需求预测或库存管理。 第六章：回归分析在预测中的应用 回归分析是理解变量间量化关系的基础工具。本章将详细指导读者： 1. 简单线性回归： 建立单一自变量与因变量的关系模型，并解释回归系数的实际含义（如弹性、边际效应）。 2. 多元线性回归： 处理多因素影响问题，重点讲解多重共线性（Multicollinearity）的诊断（如使用VIF值）和解决方法。 3. 模型评估与诊断： 掌握$R^2$（决定系数）、调整$R^2$、残差分析的重要性，确保模型不仅拟合了数据，而且具有统计学意义和预测潜力。 第三部分：数据可视化与报告呈现 第七章：可视化设计的核心原则 优秀的图表胜过千言万语。本章侧重于视觉传达的认知科学基础： 1. 选择正确的图表类型： 对比关系图（散点图/气泡图）、分布图（直方图/密度图）、比较图（条形图/柱状图）和组成图（树状图/瀑布图）的适用场景。 2. “减法”原则： 如何消除图表中的“图表垃圾”（Chart Junk），专注于数据墨水比（Data-Ink Ratio）。 3. 颜色与可访问性： 学习如何使用颜色传达信息而非装饰，并确保图表对色盲读者友好。 第八章：交互式仪表盘构建（基于现代BI工具实践） 本章将引导读者利用领先的商业智能（BI）工具（如Power BI或Tableau的最新版本）将分析结果转化为可操作的仪表盘。内容包括： 1. 数据模型构建： 介绍事实表与维度表的关系（星型/雪花模型的基础概念），以及如何建立有效的表间关系。 2. 关键计算逻辑的实现： 学习如何编写强大的度量（Measures）或计算字段，实现同比（YoY）、环比（MoM）以及百分比贡献度等复杂指标。 3. 叙事式仪表盘设计： 强调仪表盘应具有清晰的逻辑流，从宏观概览到细节钻取，指导读者设计出真正能驱动业务讨论的报告界面。 第九章：自动化与报告部署 分析的价值在于应用。本章讲解如何将分析工作流化，实现效率提升： 1. 流程自动化概念： 介绍利用脚本语言（如Python的Pandas）或BI工具的调度功能，实现数据刷新和报告自动生成。 2. 版本控制与文档化： 强调分析报告的透明度和可重复性，学习如何清晰记录数据源、清洗步骤和模型假设，确保分析结果的可靠传承。 本书通过大量的案例研究——涵盖市场营销归因分析、运营效率监控、财务健康度评估等领域——确保读者能够将理论知识无缝迁移到真实的工作场景中。学习完本书，读者将不再是简单的数据操作员，而是能够独立进行深度数据洞察和有效视觉沟通的分析师。

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